# llama.cpp、x86 CPU向けtinyBLASでBF16／FP16に対応

> オープンソースのllama.cppライブラリがtinyBLASバックエンドでBF16、FP16、FP32の端数処理をベクトル化し、CPU推論の高速化を図った。

Oossa · 2026-10-04 · https://oossa.com/ja/llama-cpp-adds-bf16-fp16-support-in-tinyblas-for-x86-cpus

ggml‑orgチームはllama.cppのバージョンb11398をリリースした。x86プラットフォームのtinyBLAS CPUバックエンドで、BF16、FP16、FP32の端数処理に対応した。これらの処理もベクトル化され、計算が高速化される。macOS（Apple SiliconおよびIntel）、iOS、複数のUbuntuアーキテクチャ向けに、ビルド済みバイナリが提供されている。また、参照実装を使った比較の精度を確保するため、テストにも調整が加えられた。

## 事実

- バージョンb11398は2026年10月4日に公開
- x86向けtinyBLASでBF16／FP16／FP32の端数処理に対応

## なぜ重要か

GPUを使わなくても、一般的なCPUでLLM推論をより高速に実行できるようになる。

## 出典と参考資料

1. [ggml-org/llama.cpp b11398](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/releases/tag/b11398) – llama.cpp, 2026-10-04

最終更新: 2026-10-04